本文主要介紹在Microsoft SQL Server中的Python如何增強機器學習以及它的優點和受益人群

2019-01-30 11:34:50.000

文章主要介紹機器學習的生命周期和參與角色的相關概念，以及SQL Server如何支持機器學習的介紹

2018-12-27 16:53:43.000

數據挖掘中的十大實用分析方法

2017-10-13 09:43:33.000

從數字時代到認知時代，大數據是永遠的焦點。大數據項目雨后春筍般層出不窮，利用數據分析進行商業決策的公司也越來越多，然而當下關注的焦點正在發生轉變，漸漸從數據分析邁向數據集成。例如在前幾期的系列文章中，小編多次向大家安利的IBM IIG（數據集成與監管）解決方案就是集成領域當之無愧的“大明星”。

2017-06-16 11:12:12.000

在企業“數字化轉型”的浪潮中，數據就像血液一樣流淌在不同的業務載體中，時刻牽動著企業決策和業務發展方向。隨著數據的爆炸式增長和企業轉型進程的推進，企業對數據質量有了更高的要求。想要撬動“大數據”這座金山，“可信任數據”將成為下一步企業必爭之地。

2017-05-22 10:03:49.000

數據挖掘涉及到公司運營的方方面面，這包括對企業部門經營情況的評估、內部員工的管理、生產流程的監管、產品結構優化與新產品開發、財務成本優化、市場結構的分析和客戶關系的管理。

2017-01-03 10:22:24.000

在大數據領域里，經常會看到例如數據挖掘、OLAP、數據分析、數據可視化等等的專業詞匯。如果僅僅從字面上，我們很難說清楚每個詞匯的意義和區別。今天，我們就來通過一些大數據在高校應用的例子，來為大家說明白—數據挖掘、大數據、OLAP、數據可視化的區別。

2016-12-16 09:54:59.000

硬要去區分Data Mining和Statistics的差異其實是沒有太大意義的。一般將之定義為Data Mining技術的CART、CHAID或模糊計算等等理論方法，也都是由統計學者根據統計理論所發展衍生，換另一個角度看，Data Mining有相當大的比重是由高等統計學中的多變量分析所支撐。但是為什么Data Mining的出現會引發各領域的廣泛注意呢？

2016-10-12 09:50:15.000

從分析的目的來看，數據分析一般是對歷史數據進行統計學上的一些分析，數據挖掘更側重于機器對未來的預測，一般應用于分類、聚類、推薦、關聯規則等。

2016-09-13 09:20:01.000

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2016-09-07 09:56:02.000